摘要
随着三维模型技术的快速发展和普及，三维模型的数量呈爆炸式增长，如何高效地组织、管理和检索这些海量的三维模型数据成为了一个迫切需要解决的问题。
三维模型特征提取和检索作为解决该问题的关键技术，近年来受到了学术界和工业界的广泛关注。
本文首先介绍了三维模型特征提取和检索的相关概念，并对该领域的研究现状进行了全面的概述。
然后，重点介绍了几种主流的三维模型特征提取方法，包括基于几何信息、基于视图、基于拓扑信息和基于深度学习的方法，并分析了它们的优缺点。
接着，对三维模型检索方法进行了详细的阐述，包括基于距离度量、基于哈希和基于深度学习的方法。
最后，总结了三维模型特征提取和检索技术面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：三维模型；特征提取；模型检索；深度学习；文献综述
近年来，随着三维建模技术以及计算机硬件的快速发展，三维模型数据在各个领域得到了广泛的应用，如虚拟现实、游戏娱乐、工业设计、文化遗产保护等。
然而，随着三维模型数量的急剧增加，如何高效地组织、管理和检索这些海量数据成为了一个亟待解决的问题。
传统基于文本的检索方式难以有效描述三维模型的形状特征，检索效率低下，已无法满足日益增长的应用需求。
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